AI关卡自动试玩：难度曲线与卡点定位

在《游戏AI实验室》的近期实验中，我们尝试用AI代理替代部分人工试玩，对关卡难度做可量化评估。方法上，不追求“像人一样玩”，而是按新手、普通、熟练三档构建行为策略：新手代理偏保守、技能释放延迟，熟练代理则接近速通路径。每轮试玩记录通关率、死亡位置分布、道具消耗、平均尝试次数与停留时长，聚合成难度曲线，并自动标记异常卡点。

阶段进展：在内部一组横版关卡上，AI代理跑完约1200局，定位出的卡点与策划人工标注重合度约七成，主要差异集中在“需要特定操作技巧”的段落；对补丁前后的难度变化，AI回归测试可在十分钟内给出差异报告，比人工排队试玩更快暴露数值改动带来的连锁影响。

下一步计划是把代理策略与玩家真实通关数据做校准，区分“AI觉得难”和“玩家觉得难”，并接入关卡编辑器的提交前检查，让难度评估成为版本流程里的常规步骤，而不是上线后的补救。